Finite Mathematik Beispiele

\begin{matrix} x & y 1 & 12 3 & 9 5 & 6 7 & 3 \end{matrix}

$\begin{array}{c} x & y \\ 1 & 12 \\ 3 & 9 \\ 5 & 6 \\ 7 & 3 \end{array}$

Schritt 1

Der lineare Korrelationskoeffizient ist ein Maß für die Beziehung zwischen den Wertepaaren einer Stichprobe.

r = \frac{n (\sum x y) - \sum x \sum y}{\sqrt{n (\sum x^{2}) - {(\sum x)}^{2}} \cdot \sqrt{n (\sum y^{2}) - {(\sum y)}^{2}}}

$r = \frac{n (\sum_{}^{} x y) - \sum_{}^{} x \sum_{}^{} y}{\sqrt{n (\sum_{}^{} x^{2}) - {(\sum_{}^{} x)}^{2}} \cdot \sqrt{n (\sum_{}^{} y^{2}) - {(\sum_{}^{} y)}^{2}}}$

Schritt 2

Vereinfache die

x

$x$ Werte.

\sum x = 1 + 3 + 5 + 7

$\sum_{}^{} x = 1 + 3 + 5 + 7$

Schritt 3

Vereinfache den Ausdruck.

\sum x = 16

$\sum_{}^{} x = 16$

Schritt 4

Vereinfache die

y

$y$ Werte.

\sum y = 12 + 9 + 6 + 3

$\sum_{}^{} y = 12 + 9 + 6 + 3$

Schritt 5

Vereinfache den Ausdruck.

\sum y = 30

$\sum_{}^{} y = 30$

Schritt 6

Summiere die Werte von

x \cdot y

$x \cdot y$ auf.

\sum x y = 1 \cdot 12 + 3 \cdot 9 + 5 \cdot 6 + 7 \cdot 3

$\sum_{}^{} x y = 1 \cdot 12 + 3 \cdot 9 + 5 \cdot 6 + 7 \cdot 3$

Schritt 7

Vereinfache den Ausdruck.

\sum x y = 90

$\sum_{}^{} x y = 90$

Schritt 8

Summiere die Werte von

x^{2}

$x^{2}$ auf.

\sum x^{2} = {(1)}^{2} + {(3)}^{2} + {(5)}^{2} + {(7)}^{2}

$\sum_{}^{} x^{2} = {(1)}^{2} + {(3)}^{2} + {(5)}^{2} + {(7)}^{2}$

Schritt 9

Vereinfache den Ausdruck.

\sum x^{2} = 84

$\sum_{}^{} x^{2} = 84$

Schritt 10

Summiere die Werte von

y^{2}

$y^{2}$ auf.

\sum y^{2} = {(12)}^{2} + {(9)}^{2} + {(6)}^{2} + {(3)}^{2}

$\sum_{}^{} y^{2} = {(12)}^{2} + {(9)}^{2} + {(6)}^{2} + {(3)}^{2}$

Schritt 11

Vereinfache den Ausdruck.

\sum y^{2} = 270

$\sum_{}^{} y^{2} = 270$

Schritt 12

Trage die berechneten Werte ein.

r = \frac{4 (90) - 16 \cdot 30}{\sqrt{4 (84) - {(16)}^{2}} \cdot \sqrt{4 (270) - {(30)}^{2}}}

$r = \frac{4 (90) - 16 \cdot 30}{\sqrt{4 (84) - {(16)}^{2}} \cdot \sqrt{4 (270) - {(30)}^{2}}}$

Schritt 13

Vereinfache den Ausdruck.

r = - 1

$r = - 1$